Tarea 3 PDG Riqueza de mamiferos por regiones socioeconómicas

1.Introducción:

En esta tarea para el curso GF-0604 Procesamiento de datos Geograficoss, se usaran dos archivos de datos. El primero es un archivo geojson de regiones Socioeconomicas de Costa Rica, cuya fuente es el Atlas Digital de Costa Rica de 2014. El segundo archivo, es un csv de Presencia y observación de mamiferos en Costa Rica, estos se obtuvieron en el portal de datos de observaciones de GBIF.

Con los archivos de datos mencionados anteriormente será posible una mejor compresión de la distribucción y presencia de mamiferos en las regiones socioeconómicas del país: Region Central, Brunca, Chorotega, Pacífico Central, Huetar Norte, Huetar Atlántica.

2.Carga de paquetes:

Código

library(tidyverse)
library(DT)
library(sf)
library(rgdal)
library(raster)
library(terra)
library(leaflet)
library(leaflet.extras)
library(leafem)
library(readr)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(plotly)
library(viridis)
library(devtools)

3.Carga de datos:

Código

###Regiones

regiones <- 
  st_read("datos/regiones.geojson", quiet = TRUE)

###Mamiferos

mamiferos <-
  st_read(
    "datos/mamiferos.csv.csv",
    options = c(
      "X_POSSIBLE_NAMES=decimalLongitude", # columna de longitud decimal
      "Y_POSSIBLE_NAMES=decimalLatitude"   # columna de latitud decimal
    ),
    quiet = TRUE
  )

# Cambio de sistema de coordenadas
regiones <-
  regiones |>
  st_transform(4326)

st_crs(mamiferos) <- 4326

4.Uniones

Código

mamiferos_union_region <-
  st_join(
    x = mamiferos,
    y = dplyr::select(regiones, region),
    join = st_within
  )

Código

riqueza_especies_mamiferos <-
  mamiferos_union_region |>
  st_drop_geometry() |>
  group_by(region) |>
  summarise(riqueza_especies_mamiferos = n_distinct(species, na.rm = TRUE))

Código

region_union_riqueza <-
  left_join(
    x = regiones,
    y = riqueza_especies_mamiferos,
    by = "region"
  ) |>
  replace_na(list(riqueza_especies_mamiferos = 0))

5.Mapa de riqueza de especies de mamíferos en regiones socioeconómicas

Código

# Paleta de colores de riqueza de mamiferos
colores_riqueza_especies <-
  colorNumeric(
    palette = "blue",
    domain = region_union_riqueza$riqueza_especies_mamiferos,
    na.color = "transparent"
  )

# Paleta colores de especies

colores_especies <- colorFactor(
  palette = viridis(length(unique(mamiferos$species))), 
  domain = mamiferos$species
)

# Mapa leaflet

leaflet() |>
  setView(
    lng = -84.19452,
    lat = 9.572735,
    zoom = 7) |>
  addTiles(group = "Mapa general (OpenStreetMap)") |>
  addProviderTiles(
    providers$Esri.WorldImagery, 
    group = "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
  ) |> 
  addPolygons(
    data = region_union_riqueza,
    fillColor = ~ colores_riqueza_especies(region_union_riqueza$riqueza_especies_mamiferos),
    fillOpacity = 0.8,
    color = "black",
    stroke = TRUE,
    weight = 1.0,
    popup = paste(
      paste("<strong>Riqueza de mamiferos:</strong>", region_union_riqueza$riqueza_especies_mamiferos),
      sep = '<br/>'
    ),
    group = "Riqueza de mamiferos"
  ) |>
  addScaleBar(
    position = "bottomleft", 
    options = scaleBarOptions(imperial = FALSE)
  ) |>    
  addLegend(
    position = "bottomleft",
    pal = colores_riqueza_especies,
    values = region_union_riqueza$riqueza_especies_mamiferos,
    group = "Riqueza de mamiferos",
    title = "Riqueza de mamiferos"
  ) |>
  addCircleMarkers(
    data = mamiferos,
    stroke = F,
    radius = 4,
    fillColor = ~colores_especies(mamiferos$species),
    fillOpacity = 1.0,
    popup = paste(
      paste0("<strong>Especie: </strong>", mamiferos$species),
      paste0("<strong>Localidad: </strong>", mamiferos$locality),
      paste0("<strong>Fecha: </strong>", mamiferos$eventDate),
      paste0("<strong>Fuente: </strong>", mamiferos$institutionCode),
      paste0("<a href='", mamiferos$occurrenceID, "'>Más información</a>"),
      sep = '<br/>'
    ),    
    group = "Registros de presencia"
  ) |>  
  addLayersControl(
    baseGroups = c(
      "Mapa general (OpenStreetMap)", 
      "Imágenes satelitales (ESRI World Imagery)"
    ),
    overlayGroups = c(
      "Riqueza de mamiferos",
      "Registros de presencia"
    )
  ) |>
  addResetMapButton() |>
  addSearchOSM() |>
  addMouseCoordinates() |>
  addFullscreenControl() |>
  hideGroup("Registros de presencia") 

6.Tabla de riqueza de especies de mamíferos en regiones socioeconómicas

Código

riqueza_especies_mamiferos |>
  dplyr::select(region, riqueza_especies_mamiferos) |>
  datatable(
    colnames = c("Nombre de la región socioeconómica", "Riqueza de especies de mamíferos"),
    options = list(
      pageLength = 5,
      language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
    ))

7.Gráficos estadísticos:

7.1.Gráfico de barras de riqueza de especies de mamíferos en regiones socioeconómicas

Código

grafico_mamiferos_region <-
riqueza_especies_mamiferos |>
  ggplot(aes(x = reorder(region,-riqueza_especies_mamiferos), y = riqueza_especies_mamiferos)) +
  geom_bar(stat = "identity", position = "dodge") +
  ggtitle("Riqueza de mamíferos en regiones socioeconómicas") +
  xlab("Regiones socioeconómicas") +
  ylab("Riqueza de mamíferos")+
  labs(caption = "Fuente: Ministerio de Planificación (MIDELAN)") +
  theme_gray() +
  theme(axis.text.x = element_text(angle = 90, hjust = 1))

ggplotly(grafico_mamiferos_region)

7.2.Gráfico de barras de cantidad de registros de presencia de Bradypus variegatus (perezoso de tres dedos) por año, desde 2000 hasta 2023.

Código

perezosos_3dedos <-
mamiferos_union_region |>
  filter(year >= 2000) |>
  filter(species == "Bradypus variegatus") |>
  ggplot(aes(x = year)) +
  geom_bar() +
  ggtitle("Registro de presencia del Bradypus variegatus (perezoso de tres dedos) 
desde el año 2000 hasta el 2023.") +
  xlab("Año") +
  ylab("Cantidad de perezosos de tres dedos") +
  theme_gray()

ggplotly(perezosos_3dedos)